Neural Network

랩은 제품의 중심이며 입문자용 신경망 실험실에 가장 가깝다. 분류나 회귀 중 하나를 골라 2D 또는 3D 데이터셋을 정하고, 네트워크에 넣을 특징을 표시한 다음 학습 중에 은닉층을 더하거나 뺀다. 바꿀 때마다 신경망 시각화가 다시 그려지므로, 학습률을 잘못 잡으면 추상적인 경고가 아니라 눈에 보이는 불안정한 경계가 된다. 여기서 하는 일은 돈이 들지 않고 실험을 망치지도 않는다.

영상을 보고 퀴즈를 푸는 대신 앱이 과제를 내고 실패하게 둔다. 두 나선을 최소한의 뉴런으로 나누라는 미션이 나오고, 결과를 목표와 비교해 점수를 매긴다. 게임 형식은 보통 장이라면 포기했을 지점 너머까지 세션을 끌고 가며, 각 과제는 뒤에 나오는 튜토리얼 개념과 이어진다.

신경망 튜토리얼 목록은 기사 더미가 아니라 순서가 있다. 네트워크가 무엇이고 뉴런 하나가 어떻게 작동하는지로 시작해, 네트워크가 임의의 함수를 어떻게 근사하는지로 넘어가고, 구성과 학습, 실무에서 생기는 문제를 다룬다. 거기서 합성곱을 다루는 CNN 튜토리얼과 순환 신경망 갈래로 나뉘고, 1D와 2D, seq2seq, 오토인코더가 각각 독립된 장이 된다.

활성화 함수 아홉 개에 각각 페이지가 있다. Linear, Sigmoid, Tanh, ReLU, ReLU6, LeakyReLU, ELU, Softplus, Softmax다. 각 페이지는 수식과 조작 가능한 그래프를 함께 두어 기울기가 어디서 평평해지는지, 포화된 Sigmoid가 왜 학습을 늦추는지 보여준다. 모델을 디버깅하다 출력층에 어떤 함수를 넣어야 하는지 잊었을 때 사전처럼 펼 수 있는 구역이다.

편집기에서는 층을 끌어다 놓고 입력 타입을 정해 네트워크를 만든다. 각 단계 계산은 그 자리에서 돌아간다. 입력 형상이 맞지 않거나 파라미터가 호환되지 않는 오류가 즉시 뜨므로, 학습시키고 터지고 트레이스백을 읽고 짐작하는 왕복이 사라진다. 모델을 만들어 본 적 없는 사람에게 이 즉시성은 오후를 통째로 잃는 일과 첫 네트워크가 돌아가는 일을 가른다.

웹 버전은 최신 브라우저라면 설치 없이 열리고, 신경망 배우기를 시작하는 가장 가벼운 통로다. 빌린 노트북이나 실습실 공용 PC에서도 시작하기 쉽다. iOS와 Android 앱은 같은 강의를 담고 오프라인 접근을 더한다. iOS 버전은 Apple Silicon 맥에서도 돌아간다. 내용이 양쪽에서 같아서 데스크톱에서 시작해 기차에서 이어 보는 식으로 쓸 수 있다.